Mid-range

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Estatistikan, ibiltarte-erdia zentro neurria da, datu handienaren eta txikienaren batez besteko aritmetiko sinpleaz kalkulatzen dena: Bere eragozpen nagusia muturreko datuen menpekotasun nabaria da, muturreko datuak izatekotan, handienak edo txikienak izango baitira. Beraz, ez da neurri jasankorra. Halaber, bere 0 da, datu bakar bat aldatuz neurrigabe alda daitekeelako bere emaitza. Antzeko neurri bat, arestiko eragozpena ez duena, kuartil arteko ibiltarte-erdia da. rdf:langString
El medio rango o rango medio de un conjunto de valores numéricos es la media del menor y mayor valor, o la mitad del camino entre el dato de menor valor y el dato de mayor. rdf:langString
In statistics, the mid-range or mid-extreme is a measure of central tendency of a sample defined as the arithmetic mean of the maximum and minimum values of the data set: The mid-range is closely related to the range, a measure of statistical dispersion defined as the difference between maximum and minimum values.The two measures are complementary in sense that if one knows the mid-range and the range, one can find the sample maximum and minimum values. rdf:langString
En statistique, le milieu de gamme ou le milieu extrême d'un ensemble de valeurs de données statistiques est la moyenne arithmétique des valeurs maximales et minimales dans un ensemble de données, défini comme: Le milieu de gamme est le point médian de la gamme ; en tant que tel, c'est une mesure de la tendance centrale. rdf:langString
rdf:langString Medio rango
rdf:langString Ibiltarte-erdi
rdf:langString Milieu de gamme (statistique)
rdf:langString Mid-range
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xsd:integer 1116650018
rdf:langString Estatistikan, ibiltarte-erdia zentro neurria da, datu handienaren eta txikienaren batez besteko aritmetiko sinpleaz kalkulatzen dena: Bere eragozpen nagusia muturreko datuen menpekotasun nabaria da, muturreko datuak izatekotan, handienak edo txikienak izango baitira. Beraz, ez da neurri jasankorra. Halaber, bere 0 da, datu bakar bat aldatuz neurrigabe alda daitekeelako bere emaitza. Antzeko neurri bat, arestiko eragozpena ez duena, kuartil arteko ibiltarte-erdia da.
rdf:langString El medio rango o rango medio de un conjunto de valores numéricos es la media del menor y mayor valor, o la mitad del camino entre el dato de menor valor y el dato de mayor.
rdf:langString In statistics, the mid-range or mid-extreme is a measure of central tendency of a sample defined as the arithmetic mean of the maximum and minimum values of the data set: The mid-range is closely related to the range, a measure of statistical dispersion defined as the difference between maximum and minimum values.The two measures are complementary in sense that if one knows the mid-range and the range, one can find the sample maximum and minimum values. The mid-range is rarely used in practical statistical analysis, as it lacks as an estimator for most distributions of interest, because it ignores all intermediate points, and lacks , as outliers change it significantly. Indeed, for many distributions it is one of the least efficient and least robust statistics. However, it finds some use in special cases: it is the maximally efficient estimator for the center of a uniform distribution, trimmed mid-ranges address robustness, and as an L-estimator, it is simple to understand and compute.
rdf:langString En statistique, le milieu de gamme ou le milieu extrême d'un ensemble de valeurs de données statistiques est la moyenne arithmétique des valeurs maximales et minimales dans un ensemble de données, défini comme: Le milieu de gamme est le point médian de la gamme ; en tant que tel, c'est une mesure de la tendance centrale. Le milieu de gamme est rarement utilisé dans l'analyse statistique pratique, car il manque d'efficacité en tant qu'estimateur pour la plupart des distributions d'intérêt, car il ignore tous les points intermédiaires et manque de robustesse, car les valeurs aberrantes le modifient considérablement. En effet, c'est l'une des statistiques les moins efficaces et les moins robustes. Cependant, il trouve une certaine utilité dans des cas particuliers : il s'agit de l'estimateur le plus efficace pour le centre d'une distribution uniforme, les intervalles médians ajustés adressent la robustesse et, en tant qu', il est simple à comprendre et à calculer.
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